我对Python相当陌生，我尝试在pandas中模拟以下逻辑
我目前正在循环抛出行，并希望对前几行的AMOUNT列中的值求和，但只求和最后一次看到的“ TRUE”值。实际数据似乎效率低下（我的数据框大约有500万行）？想知道用Python处理这种逻辑的有效方法是什么？
逻辑：
逻辑是，如果FLAG为TRUE，我想对前几行的AMOUNT列中的值求和，但只求和最后一次看到的“ TRUE”值。基本上将FLAG为TRUE的行之间的'AMOUNT'中的值求和
参考方案
检查cumsum和transform sum
df['SUM']=df.groupby(df['FLAG'].cumsum()).Amount.transform('sum').where(df.FLAG)
因此，我试图用np.nan替换数据框中的None值，并注意到在此过程中，即使数据框中的float列的数据类型不包含任何丢失的数据，它们也都更改为object。举个例子：import pandas as pd import numpy as np data = pd.DataFrame({'A':np.nan,'B':1…
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